연구진은 B-cos GNNs라는 새로운 그래프 신경망 클래스를 소개했어요. 이 모델은 입력에 따라 달라지는 단일 선형 맵을 통해 각 노드와 각 기능에 대한 예측 기여도를 정확하게 분해할 수 있어요.
B-cos GNNs는 선형 집계 방식을 사용하고, 메시지 및 업데이트 함수에 비선형성을 B-cos 변환으로 대체하여 작업별로 의미 있는 가중치-입력 정렬을 유도해요.
인스턴스 수준 설명은 단일 순전파 및 역전파 과정을 통해 얻을 수 있으며, 추가적인 설명기, 수정된 학습 목표 또는 교란 절차가 필요 없어요.